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在干扰条件下,卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时,常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题,提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号,然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理,最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明,在干扰信号干信比80 dB条件下,“北斗”信号DOA估计误差在5°以内,为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。 相似文献
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Aditi Chatterjee Jayabrata Biswas Kiranmoy Das 《International Journal of Communication Systems》2020,33(9)
In recent years, Internet of Things (IoT) devices are used for remote health monitoring. For remotely monitoring a patient, only the health information at different time points are not sufficient; predicted values of biomarkers (for some future time points) are also important. In this article, we propose a powerful statistical model for an efficient dynamic patient monitoring using wireless sensor nodes through Bayesian Learning (BL). We consider the setting where a set of correlated biomarkers are measured from a patient through wireless sensors, but the sensors only report the ordinal outcomes (say, good, fair, high, or very high) to the sink based on some prefixed thresholds. The challenge is to use the ordinal outcomes for monitoring and predicting the health status of the patient under consideration. We propose a linear mixed model where interbiomarker correlations and intrabiomarker dependence are modeled simultaneously. The estimated and the predicted values of the biomarkers are transferred over the internet so that health care providers and the family members of the patient can remotely monitor the patient. Extensive simulation studies are performed to assess practical usefulness of our proposed joint model, and the performance of the proposed joint model is compared to that of some other traditional models used in the literature. 相似文献
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介绍一种用于经纬仪引导数据的处理方法。该方法利用参数估计法对引导数据进行融合,弥补了常规方法的不足。对经纬仪引导数据进行处理,结果表明,该方法可显著提高经纬仪的引导精度,引导误差小于0.50m。 相似文献
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介绍了下行链路中基于循环前缀的单载波直接序列扩频技术(CP/CDMA)。这种技术结合了多载波系统中的循环前缀和频域均衡,具有较低的复杂度。同时保留了单载波系统发射端复杂度低的优点。在时变信道中,利用基于辅助数据的信道估计方法,即每隔一定帧数的数据帧发送一帧训练序列来估计信道。在仿真中使用了信道编码。 相似文献
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